1.predict与predict_proba区别 都用于模型的预测 predict返回的是预测的值(二分类则是0,1),predict——proba返回的是预测各个类别的概率。 predict_proba返回的是一个n行k列的数组,n表示测试集中样本的个数,地i行j列数值是模型预测第i个预测样本某个标签的概率,每行之和为1.相对更精准。比如在画ROC图使用。
predict_proba返回的是一个 n 行 k 列的数组,第 i 行第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率,并且每一行的概率和为1。 # conding :utf-8 fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression importnumpyasnp x_train=np.array([[1,2,3], [1,3,4], [2,1,2], [4,5,6],...
sklearn中的predict与predict_proba的区别（得到各条记录每个 标签的。。。假定在⼀个k分类问题中，测试集中共有n个样本。则：predict返回的是⼀个⼤⼩为n的⼀维数组，⼀维数组中的第i个值为模型预测第i个预测样本的标签；predict_proba返回的是⼀个n⾏k列的数组，第i⾏第j列上的数值是模型预测...
sklearn中predict_proba的用法例子(转) predict_proba返回的是一个n行k列的数组,第i行第j列上的数值是模型预测第i个预测样本的标签为j的概率。所以每一行的和应该等于1. 举个例子 >>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression >>> import numpy as np >>> x_train = np.array([[1,2,3]...
所以有的情况下predict_proba还是很有用的,它可以获得对每种可能结果的概率,使用predict则是直接获得唯一的预测结果,所以在使用的时候,应该灵活使用。 补充一个知识点:关于预测结果标签如何与原来标签相对应 predict_proba返回所有标签值可能性概率值,这些值是如何排序的呢?
predict_proba返回的是一个n行k列的数组,第i行第j列上的数值是模型预测第i个预测样本的标签为j的概率。此 时每一行的和应该等于1。 举个例子: >>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression >>> import numpy as np >>> x_train = np.array([ ...
弱分类器的返回的概率，如果是二分类，比如0,1，model.predict_proba(X),0.4,0.6，model.predict(...
predict:训练后返回预测结果,显示标签值 predict_proba:返回一个 n 行 k 列的数组, 第 i 行第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率,并且每一行的概率和为1。 >>>fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression>>>importnumpyasnp>>>x_train=np.array([[1,2,3],[1,3,4],[...
经过胡乱分析发现predict_proba得到的维度比总类别数少了几个,经过测试发现就是这个造成的,即训练集中有部分类别样本数为0。这个问题比较隐蔽,记录一下方便天涯沦落人绕坑。 Tip:在sklearn的train_test_split中有一个参数可以强制测试集和训练集的数据分布一致,也就不会导致缺类别的问题。
sklearn中predict()与predict_proba()用法区别 predict是训练后返回预测结果,是标签值。 predict_proba返回的是一个 n 行 k 列的数组, 第 i 行第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率,并且每一行的概率和为1。 1 2 3 4